医学图像融合技术的研究

利用图像融合技术,将不同模态的医学图像有机地结合在一起,可以充分利用各种医学图像的优点,为临床诊断和治疗提供帮助.本文主要介绍了医学图像融合技术的基本概念、发展情况、常用方法及面临的困难等,并对医学图像的研究前景作了预测.     

医学图像信息融合技术的发展

医学图像信息融合是医学图像处理、放射医学及医学影像学领域近几年兴起的一种新技术。应用医学图像信息融合技术 ,可以把不同模态的医学图像有机地结合起来 ,为临床诊断和治疗提供更完善的图像信息 ,从而使医学图像能更好地为现代医学服务。本文对医学图像信息融合技术及其研究现状作了详细的介绍和综述 ,并对其研究前景作了预测。     

医学图像融合技术及其应用

医学图像融合技术，作为一种成像后处理技术，把医学图像有机的结合起来，从而为医学诊疗提供了更完善的图像信息，进一步提高了临床诊断和治疗的可靠性。本文着重介绍了图像融合技术的内容及其应用。     

多模式医学图像的融合和配准技术

医学影像工程不断发展,出现了很多先进的成像设备,有力地支持了医学诊断和治疗。而以计算机技术为基础的成像后处理技术进一步提高了诊疗的可靠性。我们着重介绍了多模式医学图像融合和配准的技术内容和应用。     

基于小波包变换的医学图像融合方法

为满足医学图像临床辅助诊断和治疗的需要,将小波包变换和自适应算子相结合,提出一种新的医学图像融合算法.算法首先对已配准的医学图像进行小波包分解,并采用自适应算子对小波系数及分解子图像进行处理,通过小波包重建,获得高质量的医学融合图像.该方法克服了小波变换不能兼顾图像高频成分的缺陷,并且可以根据不同的医学图像自动调整融合规则的权重系数,有效避免了设置固定权重系数造成的融合误差.实例融合仿真验证了算法的有效性和先进性.     

一种医学图像几何特征的自动检测

医学图像配准的方法有许多种，它的原理都是选取合适的图像特征量，根据特征量再来确定配准变换，因此特征量的选取是图像配准的第一步。目前用于配准的图像特征量有多种，如图像边界、图像外标记点等。本文提供了一种提取图像脊特征，作为用于配准的特征量的方法，取得了良好效果。     

医学图象信息融合技术的发展

医学图象信息融合是医学图象处理、放射医学及医学影像学领域近几年兴起的一种新技术。应用医学图像信息融合技术,可以把不同模态的医学图像有机地结合起来,为临床诊断和治疗提供更完善的图像信息,从而使医学图像能更好地为现代医学服务。本文夺医学,图像信息融合技术及其研究现状作了详细的介绍和综述,并对其研究前景作了预测。     

医学图像配准方法分类

医学图像配准是医学图像融合的前提，具有重要的临床诊断和治疗价值，它可以把来自不同模态、不同人或不同时间的多幅图像进行配准。本文依据九个标准对医学图像配准的方法进行了总结。     

图像融合技术及其在癫痫患者中的应用

癫痫灶的准确定位是决定癫痫外科疗效的关键步骤。利用多模态医学图像融合技术将MR与PET的影像融合能明显地提高癫痫病灶定位诊断的准确率，为癫痫外科手术治疗和立体定向放射外科治疗提供更准确的信息。将融合技术应用到临床数据，对20例癫痫疾病患者的影像数据作了融合研究，并由临床专家作了验证。     

基于互信息的医学图像配准技术研究进展

基于互信息的图像配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点,已被广泛应用于医学图像的配准。详细地介绍了互信息的基本概念、归一化互信息、互信息计算中常用的变换模型、插值方法、优化算法及提高配准速度策略等。同时对互信息在配准技术中存在的问题及解决方法进行了系统地介绍,最后对今后互信息的研究工作作了展望。     

用模糊数学方法融合多模医学图像

提出一种基于模糊数学的方法来融合多模医学图像。采用改进的FCM算法分割图像,用自动模糊重分布的算法确定隶属度。在融合步骤中考虑到了16种不同图像组织的交混情况和16种上下文关系,总共256种模糊关系。实验结果表明:该方法有很强的抗配准偏差能力和抗分割干扰能力,并具有稳健、快速、精确等特点。     

基于自由变形法的多模态医学图像的配准与融合

本研究提出了一种自动识别颈部PET-CT图像特征点的算法，它应用自由变形（FFD）方法以CT图像的特征点为参考使PET图像产生变形，再结合最大互信息法对颈部PET与CT图像进行非刚体配准，最后用改进的小波图像融合法把两者进行融合得出视觉效果比较理想的融合图像。经实际计算得出的变形PET图像与对应CT图像的互信息量大于原始PET图像，并且最后用改进的小波图像融合法得出的融合图像的信息量比一般小波融合大，由此证明本研究所用方法是有效的。     

基于三次样条层间插值的多模态医学图像配准

我们从PET-CT多模态图像序列的特点出发,提出了一种全新的图像配准及融合方法,它采用三次样条插值法对PET-CT图像进行层间插值,然后再利用最大互信息法进行配准,最后应用改进的主成分分析(PCA)法融合PET-CT图像用以增强PET显像效果,从而得到满意的配准以及融合结果。用三次样条插值法进行层间插值并恢复层间缺失图像的信息,弥补了现有配准方法的不足,提高了配准精度,使融合后的图像更加接近实际的物理断层。该方法已经成功应用于三维适形放疗(3D-CRT)系统的开发中。     

基于形态学重构的超声医学图像滤波方法

Speckle噪声是造成超声医学图像质量下降的最主要原因。我们通过修改形态学重构算法-Downhill算法的初始条件,使其适用于超声医学图像的去噪处理。首先在掩模图像中确定标记图像作为算法的初始化和开始区域,再使用改进的Downhill算法对超声医学图像进行滤波处理。实验结果表明,与其他3种传统滤波方法相比,该方法能快速有效地去除心脏腔室内的Speckle噪声同时保留图像的轮廓细节信息。     

功能图像与解剖图像融合方法的研究

为了更好地同时显示功能图像及其对应解剖图像,要选择一种更有效的显示方法。我们把图像融合的理念引入到功能图像的显示过程中,通过比较几种现有的图像融合方法在功能肱共振成像（tMRI）显示方面的效果,提出了一种改进的基于小波分析的图像融合方法。实验结果表明,这种改进的图像融合方法弥补了传统功能磁共振成像显示方面的不足,在无需阈值化的条件下,不仅可以有效地显示出功能激活区域,同时也能显示激活区域对应的解剖信息,具有一定的临床应用价值。     

基于多小波变换的医学图像融合算法研究

目的:研究一种基于多小波变换的医学影像融合的算法。方法:对已配准的PET图像和CT图像进行预滤波后进行多小波分解,对分解后的图像低频分量采用平均梯度法及高频分量采用自适应加权法的融合规则进行图像融合,经过多小波重构及后滤波得到融合图像。结果:融合图像通过结合源图像的信息,增加了更多的细节和纹理信息,从而得到了良好的融合效果。结论:实验证明,基于该算法,可以得到图像的最佳融合结果。     

基于小波分解的多尺度医学图像融合技术

给出了一种基于小波分解的多尺度图像融合新方法。其基本思想是 ,先对源图像进行小波多尺度分解 ;其次 ,采用了基于区域特性量测选择的加权算子的融合规则进行小波系数融合 ;最后通过小波逆变换重构融合图像。实验结果表明 ,该融合方法十分有效 ,融合图像完好地显示了源图像各自的信息。     

基于小波变换的医学图像融合方法综述

目的：图像融合是图像处理领域中的一个热门研究方向,其目的为了将来自不同传感器的多模态信息综合体现在一张高质量的图像上,已被广泛应用于医学、航空遥感、军事等领域。不同的融合算法会得到不同的融合结果,融合算法的选择直接决定融合的结果。方法：本文主要调研了当前比较热门的基于小波变换方法的融合方法。根据小波变换的流程,我们知道影响融合后图像质量的因素主要有两个：一个是变换分类及变换基,另一个是变换域的系数融合规则。本文将从这两方面对基于小波变换的各种融合方法进行总结。文中算法的选取原则为：融合实验效果好、被引用次数较多的文献中的使用的算法。另外,本文对经典的融合算法也进行了较系统的描述。结论：经过对文献的搜集与整理,我们就变换种类与融合规则方法分别进行了汇总：在变换种类上有传统Haar小波、性能经过提升的小波、与小波变换交叉使用的变换方法三个子类;在融合规则上,有单个像素法、区域法、多种决策算法参与的系数融合规则三个子类。最后本文叙述了几种对于融合后图像的图像质量评价指标。     

一种分形方法在医学图像压缩中的应用

采用了一种新的基于分形的图像压缩方法对一脑CT图像进行了图像压缩。结果表明 :压缩比为 45 .0 2 ,峰值信噪比PSNR为 2 7.5db ,运算时间为 0 .75h。利用分形实现图像数据压缩处理可以获得高的压缩比 ,压缩后能够保持信号与图像特征基本不变 ,有较广的应用前景。     

基于模糊空间的骨膜显微图像识别

医学图像的目标描述往往是带有模糊性的。随着计算技术的发展,模糊逻辑理论渐被引入医学图像处理的理论研究和实际应用中。而采色医学图像和灰度图像具有不同的空间表达和模糊描述方式,其分析处理方法也有区别。我们阐述了一种基于模糊空间的彩色色骨膜显微图像识别,提出用模糊算法进行彩色图像增强、特征撮和自动分割,完成了对骨膜显微图像中的骨细胞的分割过程。通过对多幅实际采集的彩色图像进行处理,实验结果结果表明是一种